Embora o AI tenha revelado grandes possibilidades para o setor, a implementação em larga escala continua sendo um desafio. De modo geral, apenas uma minoria de varejistas operacionalizou com sucesso a personalização em escala, e muitas organizações ainda estão limitadas por lacunas na preparação de talentos e no gerenciamento de mudanças, retardando suas jornadas de transformação.
No esporte, o data e o AI estão associados principalmente ao desempenho em campo: análise de jogadores, modelagem tática e prevenção de lesões. A tecnologia expandiu as fronteiras do desempenho esportivo, permitindo que os atletas ultrapassem os limites anteriores. Então, por que mais organizações esportivas não estão aplicando o mesmo pensamento aos negócios do esporte? O esporte é um setor de entretenimento intensamente competitivo em que ganhos marginais em áreas como engajamento dos fãs, conteúdo, operações e tomada de decisões comerciais podem ser tão importantes quanto os resultados.
A tecnologia é real, mas imatura. A trajetória é clara, mas a linha do tempo não. A maioria das organizações que implementarem o AI de longa duração em 2026 aprenderá lições caras. Algumas terão vantagens genuínas. A diferença se resumirá a três coisas: onde eles implementam, como governam e se entendem o que "autônomo" realmente significa na prática.
No final de 2025, uma técnica com o nome absurdo de "Ralph Wiggum" se tornou viral entre os praticantes. O nome vem de um personagem dos Simpsons - propositalmente bobo, porque a ideia central é quase embaraçosamente simples.
Em março de 2025, uma organização de pesquisa chamada METR publicou uma descoberta que recebeu menos atenção do que merecia. Eles estavam medindo algo que não estava na moda: quanto tempo os sistemas AI podiam trabalhar em tarefas antes de serem interrompidos. Não o que eles conseguiam fazer em uma única interação. O METR queria saber quanto tempo eles conseguiam manter um esforço coerente e útil.
Estamos vivendo em um período de imensas possibilidades tecnológicas. Em todos os setores, os líderes estão sendo inspirados pelo que a AI pode alcançar, mas perceber que o valor exige mais do que apenas instalar um novo software. Para preencher a lacuna entre uma prova de conceito bem-sucedida e o valor comercial escalável, precisamos adotar um espírito de reinvenção de processos. Os projetos bem-sucedidos são aqueles que tratam o AI não apenas como uma ferramenta, mas como um catalisador para a evolução cultural.
Edouard de Mézerac descreve como o AI autêntico está pronto para redefinir tudo, desde as compras do consumidor até as operações internas de varejo, e como as empresas podem desbloquear todo o seu potencial...
Durante a maior parte da última década, o setor imobiliário do Reino Unido falou sobre a Inteligência Artificial como algo que está chegando: iminente, inevitável, mas perpetuamente no horizonte. As agendas das conferências estão repletas de painéis da PropTech, as estratégias de inovação estão cheias de referências ao data e à automação, e a maioria das grandes empresas pode apontar pelo menos um punhado de pilotos, iniciativas sem brilho ou provas de conceito.
Como prova de sua liderança em data e AI para o ambiente construído, a Artefact co-presidiu a redação e publicação da 1ª edição global dos Padrões AI da Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS). Acredita-se que esses padrões, aplicáveis a todos os 150.000 agrimensores licenciados a partir de 9 de março de 2026, sejam os primeiros publicados por qualquer órgão nacional de comércio imobiliário e servirão de modelo para futuras orientações sobre a implantação responsável do AI.
